文章提供了大模型学习的七个阶段路线图：从数学编程基础到机器学习、深度学习、NLP，再到大规模语言模型和应用开发，最后是持续学习。每个阶段包含关键知识点和学习资源，还提供了视频教程、技术文档和面试题等额外资源，帮助读者系统掌握大模型技术。
大模型学习路线图
第一阶段：基础知识准备
在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。
- 数学基础
- 线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。
- 概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。
- 微积分：梯度、偏导数、积分等。
学习资料
书籍：
- Gilbert Strang，《线性代数及其应用》
- Sheldon Ross，《概率论与随机过程》
在线课程：
- Khan Academy 的线性代数和微积分课程
- Coursera 上的 “Probability and Statistics for Business and Data Science”
- 编程基础
- Python：了解基本的数据结构、控制流以及函数式编程。
- NumPy：掌握数组操作和数学函数。
- Matplotlib：学会绘制图表。
学习资料
书籍：
- Mark Lutz，《Learning Python》
在线课程：
- Codecademy 的 Python 课程
- Udacity 的 “Intro to Programming” 和 “Intro to NumPy”
第二阶段：机器学习基础
这一阶段主要涉及经典机器学习算法的学习，以及如何使用它们解决实际问题。
- 机器学习理论
- 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
- 无监督学习：聚类算法、降维方法（PCA、t-SNE）等。
- 评估指标：准确率、召回率、F1 分数等。
学习资料
书籍：
- Christopher M. Bishop，《Pattern Recognition and Machine Learning》
- Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman，《The Elements of Statistical Learning》
在线课程：
- Andrew Ng 在 Coursera 上的 “Machine Learning” 课程
- Udacity 的 “Intro to Machine Learning with PyTorch”
第三阶段：深度学习入门
在这个阶段，您将学习深度学习的基本概念和框架。
- 深度学习基础
- 神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
- 训练技巧：反向传播、梯度下降、正则化等。
学习资料
书籍：
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville，《Deep Learning》
在线课程：
- deeplearning.ai 的 “Deep Learning Specialization”
- fast.ai 的 “Practical Deep Learning for Coders”
- 深度学习框架
- PyTorch：动态计算图、自动微分等。
- TensorFlow：静态计算图、Keras API 等。
学习资料
书籍：
- Francois Chollet，《Deep Learning with Python》
在线课程：
- Udacity 的 “Intro to Deep Learning with PyTorch”
- TensorFlow 官方文档
第四阶段：自然语言处理基础
本阶段将介绍自然语言处理的基本概念和技术。
- NLP 基础
- 词嵌入：Word2Vec、GloVe 等。
- 序列模型：RNN、LSTM、GRU 等。
学习资料
书籍：
- Jurafsky & Martin，《Speech and Language Processing》
在线课程：
- Coursera 的 “Natural Language Processing with Deep Learning”
第五阶段：大规模语言模型
这一阶段将重点学习大规模预训练模型。
- Transformer 架构
- 自注意力机制：自我注意层、多头注意力等。
- Transformer 模型：编码器、解码器等。
学习资料
论文：
- Vaswani et al., “Attention Is All You Need”
在线课程：
- Hugging Face 的 “Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing”
- 预训练模型
- BERT：双向编码器表示。
- GPT：生成式预训练变换器。
- T5：基于 Transformer 的文本到文本预训练模型。
学习资料
论文：
- Devlin et al., “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”
- Radford et al., “Language Models are Unsupervised Multitask Learners”
- Raffel et al., “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”
在线课程：
- Hugging Face 的 “State-of-the-Art Natural Language Processing”
第六阶段：大规模模型的应用
在这一阶段，您将学习如何将大规模模型应用于各种实际场景。
- 应用实例
- 文本生成：生成连贯的文章、诗歌等。
- 对话系统：构建聊天机器人。
- 机器翻译：实现高质量的自动翻译系统。
学习资料
书籍：
- Alex Johnson，《Large-Scale Language Models: Theory and Applications》
在线课程：
- Hugging Face 的 “Build Your Own AI Assistant”
第七阶段：持续学习与进阶
随着技术的发展，不断更新自己的知识库是非常重要的。
- 进阶主题
- 多模态学习：结合视觉、听觉等多种信息源。
- 模型优化：模型压缩、量化等。
- 伦理和社会影响：AI 的公平性、隐私保护等。
学习资料
论文：
- Liu et al., “Useful Knowledge for Language Modeling”
- Zhang et al., “Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization”
在线课程：
- MIT 的 “6.S191 Deep Learning” 课程
- Stanford 的 “CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning”
结语
通过以上七个阶段的学习，您将能够建立起对大规模预训练模型的深刻理解，并掌握其在实际应用中的技巧。记得在学习过程中保持好奇心和探索精神，积极尝试新技术并参与社区讨论。希望这份学习路线图能帮助您成功踏上大规模模型的学习之旅！
如果您对某个特定阶段或主题有更详细的问题，欢迎添加微信交流或者提问！
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
 的参数)
